Python 使用机器学习样本执行AWS预测性维护时导入错误

我们正在尝试执行和检查使用AWS样本数据的机器学习的预测性维护提供了什么样的输出。我们正在参考并将发布AWS提供的样本模板。模板执行正确，我们可以看到帐户中的资源。每当我们为给定的示例运行sagemaker笔记本时，我们都会在CloudWatch日志中得到如下错误

ImportError: cannot import name 'replace_file' on line from mxnet.gluon.utils import download, check_sha1, _get_repo_file_url, replace_file.

  File "/usr/lib/python3.5/runpy.py", line 184, in _run_module_as_main
    "__main__", mod_spec)
  File "/usr/lib/python3.5/runpy.py", line 85, in _run_code
    exec(code, run_globals)
  File "/opt/ml/code/sagemaker_predictive_maintenance_entry_point.py", line 10, in <module>
    import gluonnlp
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/gluonnlp/__init__.py", line 25, in <module>
    from . import data
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/gluonnlp/data/__init__.py", line 23, in <module>
    from . import (batchify, candidate_sampler, conll, corpora, dataloader,
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/gluonnlp/data/question_answering.py", line 31, in <module>
    from mxnet.gluon.utils import download, check_sha1, _get_repo_file_url, replace_file
    ImportError: cannot import name 'replace_file'

这是调用培训作业的阶段。我们尝试了以下选项来解决该问题

• 升级mxnet模块
• 升级tensorflow模块

但是没有成功

提前谢谢

错误回溯如下所示

ImportError: cannot import name 'replace_file' on line from mxnet.gluon.utils import download, check_sha1, _get_repo_file_url, replace_file.

  File "/usr/lib/python3.5/runpy.py", line 184, in _run_module_as_main
    "__main__", mod_spec)
  File "/usr/lib/python3.5/runpy.py", line 85, in _run_code
    exec(code, run_globals)
  File "/opt/ml/code/sagemaker_predictive_maintenance_entry_point.py", line 10, in <module>
    import gluonnlp
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/gluonnlp/__init__.py", line 25, in <module>
    from . import data
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/gluonnlp/data/__init__.py", line 23, in <module>
    from . import (batchify, candidate_sampler, conll, corpora, dataloader,
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/gluonnlp/data/question_answering.py", line 31, in <module>
    from mxnet.gluon.utils import download, check_sha1, _get_repo_file_url, replace_file
    ImportError: cannot import name 'replace_file'

文件“/usr/lib/python3.5/runpy.py”，第184行，在运行模块中作为主模块
“\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu
文件“/usr/lib/python3.5/runpy.py”，第85行，在运行代码中
exec（代码、运行\全局）
文件“/opt/ml/code/sagemaker\u predictive\u maintenance\u entry\u point.py”，第10行，在
进口gluonnlp
文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/gluonnlp/__-init__.py”，第25行，在
从…起导入数据
文件“/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/gluonnlp/data/__-init__.py”，第23行，在
从…起导入（batchify、候选_采样器、conll、语料库、数据加载器、，
文件“/usr/local/lib/python3.5/dist packages/gluonnlp/data/question_answering.py”，第31行，在
从mxnet.glion.utils导入下载，检查\u sha1、\u获取\u repo\u文件\u url、替换\u文件
ImportError:无法导入名称“替换\u文件”

此问题的修复程序正在部署到正式解决方案中。同时，您可以按照以下说明在SageMaker环境中进行所述更改：

1） 在笔记本中，请将

framework\u版本更改为
1.6.0

MXNet(entry_point='sagemaker_predictive_maintenance_entry_point.py',
          source_dir='sagemaker_predictive_maintenance_entry_point',
          py_version='py3',
          role=role, 
          train_instance_count=1, 
          train_instance_type=train_instance_type,
          output_path=output_location,
          hyperparameters={'num-datasets' : len(train_df),
                           'num-gpus': 1,
                           'epochs': 500,
                           'optimizer': 'adam',
                           'batch-size':1,
                           'log-interval': 100},
         input_mode='File',
         train_max_run=7200,
         framework_version='1.6.0')  <- Change this to 1.6.0.

将内容更改为：

gluonnlp==0.9.1
pandas==0.22

保存它，然后再次运行该示例

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